本申请公开了一种人车分类方法及装置，其过程为：读取训练样本集；计算训练样本集的类内差异性和类间差异性，计算差异性比值，差异性比值为类内差异性和类间差异性的比值；将差异性比值与预设阈值进行比较，根据比较的结果确定深度卷积神经网络的卷积层数...

本申请公开了一种基于视频图像的目标实时追踪方法/装置：获取跟踪目标在参考帧中的位置，基于该位置计算跟踪目标在当前帧的位置，而后利用所计算的位置上的特征矩阵基于验证模型判断当前帧的跟踪目标是否追踪成功，从而提高了跟踪的正确性，进而降低了错...

本发明公开了一种通用物件检测方法及系统。方法包括检测过程，该过程为：对于输入的待检测图像，根据预设窗口进行遍历；在遍历期间，对待检测图像进行提取颜色特征、梯度特征及位置尺寸特征，提取位置尺寸特征包括根据预先获得的位置概率表确定出待检测图...

本发明涉及车辆检测方法和装置，其中方法包括：对输入的待检测图像，利用FAST特征提取特征点；将提取出的特征点作为初始中心点，根据聚类算法确定出最终的一个或多个聚类中心点；根据预定区域范围，以每个聚类中心点为中心得到相应的区域，该区域对应...

本申请公开了一种基于全局约束的多目标跟踪方法和系统，包括，建立前景列表：对前景图像进行形态学处理和连通域分析，获取前景目标，并根据前景目标建立前景列表；建立跟踪列表：通过搜索模型S的极大值，模型S包括检测模型W和几何约束ε，获取当前帧跟...

本发明提供的物体颜色识别方法及装置，首先获取图像掩膜，能够降低图像的背景部分对颜色识别产生的干扰，然后将图像掩膜的像素值进行深度学习，训练得到最优的初始权值，再利用该权值对目标图像进行降维，得到低维度的像素值，最后用SVM分类器对该低维...

本发明提供的人车识别方法及装置，将目标图像的梯度值进行深度学习，训练出最优的初始权值，再利用该权值对目标图像进行降维，得到目标图像低维度的梯度值，最后用SVM分类器对该低维度的梯度值进行分类，从而识别出人车。能够大大减少图像分类的处理数...

本发明公开了一种保留时序性的数据重组方法及视频结构化系统，数据重组方法包括数据提取过程：从原始数据中分别提取涉及同一群组中各个对象的数据；数据合并过程：按照时序性将涉及同一群组中各个对象的数据进行排序合并，形成保留原始时序性的重组数据。...